一、传统设备巡检的局限性

在工业生产、能源电力、化工、交通等多个行业中，设备巡检一直是保障系统稳定运行的关键环节。但传统方式存在明显短板：

1.高度依赖人工经验：人员熟练程度差异大，判断结果不统一；

2.信息传递不及时：数据靠纸笔记录，统计、上报、分析滞后；

3.作业风险难控：环境恶劣、操作复杂，易发生误操作；

4.数据价值未被充分利用：缺少数字化归档与趋势研判。

这些问题阻碍了设备管理的精细化与智能化。而AR设备巡检正是破局关键。

二、AR设备巡检：融合“看得见 + 识得准 + 会指导”的智能助手

AR设备巡检，是利用增强现实技术将设备信息、操作步骤、实时监测数据以三维可视化方式呈现给巡检人员，并结合AI识别与远程协同，帮助用户高效、安全完成巡检任务。

主要功能包括：

1.数字标签叠加：自动在设备上标注编号、状态、操作区域等关键信息；

2.智能识别异常：通过图像分析、热成像等判断锈蚀、漏油、温升等问题；

3.动态操作指引：系统提示标准流程，确保操作标准统一；

4.远程专家支持：通过AR设备将现场画面实时传输至后端专家，远程诊断；

5.数据自动采集：系统自动生成巡检日志、生成趋势分析报表。

三、AR设备巡检的实施路径建议

1. 梳理巡检标准化流程

将现有巡检内容、检查频次、关键指标进行SOP标准化。

2. 设备信息数字化

整合图纸、说明书、保养记录，建立数字资产库，并与设备一一绑定。

3. 引入AR硬件

推荐选择具备工业防护等级、佩戴舒适、视觉清晰的AR头盔（如Rokid X-Craft、HoloLens 2等）。

4. 搭建智能平台

支持任务下发、图像识别、数据分析与专家调度，形成“前端+后端”的协同运维架构。

5. 培训与试点先行

选定代表性区域进行试点，优化流程后逐步全厂推广。

四、未来展望：从“人找问题”到“问题找人”

1.未来的AR设备巡检，将向以下方向深化：

2.AI主动巡检派单：结合设备运行数据，智能生成个性化巡检任务；

3.语义识别+手势交互：更自然的人机互动方式；

4.与BIM/Digital Twin融合：结合建筑/设备信息模型，支持更高维度的运维管理；

5.边缘计算与5G协同：提升现场处理能力，实现超低延迟响应。